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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于BERT的序列推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117035014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311052908.2，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于BERT的序列推荐方法及系统是由阳爱民;白期风;郑铭强;周星燃;陈治锦设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT的序列推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BERT的序列推荐方法及系统，该方法包括：在BERT模块基础上基于时间注意力将对抗学习和对比学习结合，得到DACRec框架；构建DACRec框架；获取数据集并利用数据集对DACRec框架进行训练，得到训练完成的DACRec框架；利用训练完成的DACRec框架进行推进结果预测，得到推荐结果。该系统包括：框架构建模块、训练模块和预测模块。通过使用本发明，能够利用时间戳信息和流行度偏差来提高推荐的准确性。本发明可广泛应用于推荐系统领域。

本发明授权一种基于BERT的序列推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT的序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 在BERT模块基础上基于时间注意力将对抗学习和对比学习结合，得到DACRec框架； 获取数据集并利用数据集对DACRec框架进行训练，得到训练完成的DACRec框架； 利用训练完成的DACRec框架进行推进结果预测，得到推荐结果； 所述DACRec框架包括时间序列BERT模块、对比学习损失模块和对抗学习去偏模块，其具体包括： 基于可学习的时间编码和自注意力模块构建时间序列BERT模块； 基于数据扩充和对比学习模块构建对比学习损失模块； 基于对抗学习模块构建对抗学习去偏模块； 所述获取数据集并利用数据集对DACRec框架进行训练，得到训练完成的DACRec框架一步骤，其具体包括： 对数据集进行时间编码，得到时间编码向量； 将时间编码向量嵌入到时间序列BERT模块的原始序列输入中，得到时间序列BERT模块的序列输入； 对同一源样本进行数据扩充，得到若干个增广样本； 在时间序列BERT模块的序列输入中设置不同的增广样本索引，并输入到对比学习损失模块中计算不同增广样本的监督对比损失； 计算数据扩充前模型的损失并与监督对比损失进行系数融合，得到DACRec框架损失； 将时间序列BERT模块的序列输入和时间序列BERT模块的序列输出输入到对抗学习去偏模块进行对抗学习，得到后验分布的概率分布； 基于DACRec框架损失和后验分布的概率分布进行反向传播，得到DACRec框架的参数集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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